HIV与疟疾寄生虫共感染对尼日利亚Kano传染病医院ART门诊患者免疫血液学指标的影响
该数据集来自search.dataone.org,主题为HIV与疟疾寄生虫共感染对患者免疫血液学指标的影响。研究在尼日利亚Kano传染病医院ART门诊开展,为横断面研究,于2015年6月至12月随机招募761名知情同意的成人参与者,收集其既往两次CD4计数等临床信息,并采集静脉血用于疟疾寄生虫诊断及

基本信息
资源简介
HIV与疟疾寄生虫共感染对尼日利亚Kano传染病医院ART门诊患者免疫血液学指标的影响
Effect of HIV and malaria parasites co-infection on immune-hematological profiles among patients attending anti-retroviral treatment (ART) clinic in Infectious Disease Hospital Kano, Nigeria
该数据集来自search.dataone.org,主题为HIV与疟疾寄生虫共感染对患者免疫血液学指标的影响。研究在尼日利亚Kano传染病医院ART门诊开展,为横断面研究,于2015年6月至12月随机招募761名知情同意的成人参与者,收集其既往两次CD4计数等临床信息,并采集静脉血用于疟疾寄生虫诊断及血液学指标检测。数据可用于评估HIV感染与HIV/疟疾共感染患者的免疫血液学差异,为改善ART管理提供参考(来源 DataONE,CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication 许可)。
【数据内容】
源站描述(机器翻译,仅供参考):背景:HIV与疟疾共感染可能在热带地区导致更差的健康结局。关于HIV/疟疾共感染对免疫血液学指标影响的信息对患者照护至关重要,而尼日利亚此类数据匮乏。目的:评估HIV感染者与HIV/疟疾共感染者的免疫血液学指标,以改善ART管理。方法:这是一项在Kano传染病医院开展的横断面研究。2015年6月至12月期间,随机选择并招募了761名知情同意的成人ART门诊就诊者。收集参与者特征和临床详情,包括既往两次CD4计数。采集4ml静脉血于EDTA管中,通过快速检测诊断疟疾寄生虫并经显微镜检查确认。血液学指标为
【主题与分类】
主题标签:HIV、malaria、Co-infections、hematology、Parastiic diseases。本站分类:血液及造血器官疾病。
【获取与许可】
源站页面:https://search.dataone.org/view/sha256%3A70a0405588900135dab5e6d3405dbfdb273d533bac0f9e9d24499b5999ddd7d5
使用许可:CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) Public Domain Dedication。
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pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
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- OpenDataLab:
数据说明
背景 人类免疫缺陷病毒(HIV)与疟疾共感染可能在热带地区导致更差的健康结局。关于HIV/疟疾共感染对免疫-血液学指标影响的信息对患者诊疗至关重要,而尼日利亚此类数据匮乏。目的 评估HIV感染患者与HIV/疟疾共感染患者的免疫-血液学指标,以改进抗逆转录病毒治疗(ART)管理。方法 本研究为在卡诺传染病医院开展的横断面研究。2015年6月至12月期间,随机选取并招募了761名知情同意、在ART门诊就诊的成人。收集了参与者特征及临床详细信息,包括既往两次CD4计数。采集4ml静脉血样于EDTA管中,通过快速检测法诊断疟疾寄生虫,并以显微镜检查确认。血液学指标采用Sysmex XP-300分析,CD4计数采用Cyflow流式细胞术检测。数据采用SPSS 22.0分析,使用卡方检验评估HIV/疟疾寄生虫共感染与年龄组、性别、ART、复方磺胺甲噁唑及处理蚊帐使用之间的关联。
采用独立样本t检验比较HIV/疟疾合并感染与单纯HIV感染者的平均血液学指标,并采用混合设计重复测量方差分析检验平均CD4计数。所有变量均以P<0.05为差异有统计学意义。结果:在761例HIV感染者中,64%为女性,平均年龄±(标准差)为37.30(10.4)岁。HIV/疟疾合并感染率为27.7%,其中恶性疟原虫虫种占99.1%。合并感染与年龄(p=0.498)和性别(p=0.789)之间未观察到统计学显著差异。与非抗逆转录病毒治疗(non-ART)患者(26%)相比,未接受ART患者的合并感染率(35.2%)显著更高(p=0.026)。与那些
数据加载示例(图像类)
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
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